2024年11月国家卫生健康委员会办发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》文件中，将人工智能应用场景划分为“人工智能+医疗服务管理”、“人工智能+基层公卫服务”、“人工智能+健康产业发展”、“人工智能+医学教学科研”4大领域，涉及辅助诊断、智能导诊、报告解读等84个应用场景。

随着AI技术的飞速发展，AI正在全方位渗入到医疗行业的不同环节。作为新一代AI技术的代表，DeepSeek大模型凭借其强大的语言理解、分析推理和生成能力，为医疗健康行业的智能化变革带来前所未有的机遇。据不完全统计，自2025年年初正式发布以来，DeepSeek大模型已在全国上百家三级医院正式部署，包括深圳大学附属华南医院、北京中医药大学深圳医院、北京大学第一医院、清华长庚医院、郑州大学第一附属医院、湖南省人民医院等。这一广泛部署的背后不仅体现了AI技术与医疗领域的深度契合，也标志着智能化医疗新时代的正式开启。

一、DeepSeek大模型在医疗领域的应用

1、智能辅助诊断与诊疗支持

基于大量临床数据和医学指南，为医生诊断疾病提供专业的支持依据以及提供患者治疗方案建议

2、病历全周期管理

DeepSeek能够自动生成规范的病历模板，根据医生记录的关键信息，快速生成病历，大大提高病历书写效率。此外，DeepSeek还能自动识别病历中的术语错误、逻辑漏洞及格式问题，一键优化表述规范性，助力医生高效完成高质量的病历书写。

3、智能导诊与分诊

DeepSeek可为患者提供24小时智能咨询服务，患者可以随时咨询健康问题，获取初步的医疗建议和指导。

4、医院运营与资源管理

DeepSeek从患者就医全流程与医院内部管理流程双维度切入，在患者服务端，模型优化挂号、缴费、检查等环节的流程衔接；在内部管理流程中，DeepSeek赋能行政、财务、后勤等非临床部门效率提升。在设备与空间管理上，DeepSeek实时监测 CT、MRI 等大型设备的运行状态与预约队列，通过智能排程算法减少设备闲置时间。

5、个性化医疗方案

依托基因测序数据、生活习惯追踪与临床诊疗记录的融合分析，DeepSeek 实现了 “千人千策” 的个性化治疗方案生成。例如，在肿瘤治疗中，模型通过解析患者基因图谱，精准匹配靶向药物敏感位点，同时结合肝肾功能、药物代谢速率等指标优化用药剂量。

二、DeepSeek大模型对医疗健康的影响

1、提升医疗服务效率和质量

DeepSeek大模型可以通过多模态模型和3D卷积神经网络算法对小直径病灶进行立体空间定位和精准标注，弥补了传统识别方法在识别小体积病灶中的不足。在临床诊断环节，医生在DeepSeek辅助下可在短时间内高质高效完成患者病历的解读工作，提升疾病诊断效率。DeepSeek大模型只需对患者的基因信息和临床症状进行分析，即可为患者制定个性化的治疗方案，既节约了患者的治疗时间，也降低患者的治疗成本。

2、优化医疗资源配置

在资源统筹上面，DeepSeek可以分析医院床位空置数、医疗设备使用状态、医护人员数量、患者流量等数据，实现医疗资源的统筹调配，避免资源浪费。在医疗物资供应管理方面，采购人员依托DeepSeek大模型的分析与预测能力，精准预测药品和医疗设备需求量，建立科学的物资储备机制，确保医院在诊疗高峰期及应急场景下始终保持充足的物资储备，提升医疗服务的稳定性与连续性。

3、驱动医疗行业创新发展

DeepSeek大模型在医疗健康领域的应用，加速了以治疗为中心的传统疾病管理模式向以健康为中心的全生命周期健康管理模式演进进程。可穿戴设备将收集到的健康状态监测数据传输至医疗机构的DeepSeek大模型进行诊断分析，当发现潜在健康风险时，自动为穿戴者发送预警信息、运动健身指导及健康饮食方案。同时，利用自然语言情感分析技术，模型可精准捕捉患者在语言表述中透露出的心理状态和感情倾向，辅助医护人员制定个性化沟通策略并动态调整服务方式，显著提升患者对治疗方案的依从性，助力构建和谐互信的诊疗生态。

三、DeepSeek面临的挑战

1、数据标准与格式差异

医院内部系统庞杂，包括电子病历、影像数据、检验报告等几十个系统，且各个系统往往由不同的供应商提供。系统间数据格式、接口标准的差异性会导致DeepSeek大模型与医院系统进行深度融合时面临兼容性挑战，阻碍数据互通与共享。

2、数据安全与隐私保护

医疗数据包含患者姓名、身份证号、病历等大量的敏感信息，如何确保在使用DeepSeek技术过程中数据的安全性和隐私性，遵循严格的医疗数据保护法规，是亟待解决的问题。

3、责任归属与伦理争议

AI 辅助诊断的专业性和可靠性需要进一步验证和完善。虽然DeepSeek基于大量医学数据和先进算法进行训练，但依然会存在模型“幻觉”或者患者症状描述不准确导致AI误判的情况。若出现诊疗争议，难以界定是医生判断失误或是模型缺陷，目前相关法律存在诸多空白和模糊地带。因此，在实际临床应用中，仍需与医生的专业判断相结合，临床医生始终保留最终决策权，AI 仅作为辅助决策工具，提供参考建议。

DeepSeek通过赋能诊疗、研发、管理全链条，已成为医疗行业智能化转型的核心驱动力。尽管面临数据安全与伦理挑战，但其在效率提升和成本优化方面的价值已获广泛验证。未来，随着技术成熟与政策完善，DeepSeek有望进一步渗透至基层医疗和慢性病管理等长尾场景，推动医疗资源普惠化，为医患创造更多福祉，助力健康中国建设。